网站策划书总结,wordpress 变更中文,建设网站聊天室,专业推广运营公司✅作者简介#xff1a;人工智能专业本科在读#xff0c;喜欢计算机与编程#xff0c;写博客记录自己的学习历程。 #x1f34e;个人主页#xff1a;小嗷犬的个人主页 #x1f34a;个人网站#xff1a;小嗷犬的技术小站 #x1f96d;个人信条#xff1a;为天地立心人工智能专业本科在读喜欢计算机与编程写博客记录自己的学习历程。 个人主页小嗷犬的个人主页 个人网站小嗷犬的技术小站 个人信条为天地立心为生民立命为往圣继绝学为万世开太平。 本文目录粒子群算法MATLAB 实现粒子群算法粒子群算法
粒子群算法是一种启发式算法它的核心是思想是利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程从而获得问题的可行解。
粒子群算法属于进化算法的一种和模拟退火算法相似它也是从随机解出发通过迭代寻找最优解它也是通过适应度来评价解的品质但它比遗传算法规则更为简单它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操作。
粒子群算法包括以下几个步骤
预设参数包括粒子个数、维度、迭代次数、惯性权重、学习因子等。变量初始化包括粒子的位置、速度、个体最优解、全局最优解等。适应度计算根据目标函数计算每个粒子的适应度值并更新个体最优解和全局最优解。速度和位置更新根据粒子群算法的公式更新每个粒子的速度和位置使其向最优解靠近。自适应调整参数根据迭代过程中的情况调整惯性权重等参数使其能够平衡全局搜索和局部搜索的能力。自动退出迭代根据预设的终止条件判断是否退出迭代如达到最大迭代次数、最优解变化小于阈值等。 MATLAB 实现粒子群算法
MATLAB 中的粒子群算法函数为 particleswarm其基本语法为
[x,fval] particleswarm(fun,nvars,lb,ub)其中fun 为目标函数nvars 为变量个数lb 为变量下界ub 为变量上界x 为最优解fval 为最优值。
例1
最小化两个变量的简单函数目标函数为
fun (x)x(1)*exp(-norm(x)^2);求解
nvars 2;
[x,fval] particleswarm(fun,nvars)得
x 629.4474 311.4814fval 0事实上这个结果与最优解相差甚远
fsurf((x,y)x.*exp(-(x.^2y.^2)))所以粒子群算法更适用于求解有边界的问题。
例2
同例1但是加入了边界条件
lb [-10,-15];
ub [15,20];求解
fun (x)x(1)*exp(-norm(x)^2);
nvars 2;
[x,fval] particleswarm(fun,nvars,lb,ub)得
x -0.7071 -0.0000fval -0.4289这个结果就与最优解十分相近了。
